Методи машинного навчання для виявлення шкідливого програмного забезпечення

Шовкун, П. О.

Публікація:
Методи машинного навчання для виявлення шкідливого програмного забезпечення

dc.contributor.author	Шовкун, П. О.
dc.date.accessioned	2025-02-07T14:01:18Z
dc.date.available	2025-02-07T14:01:18Z
dc.date.issued	2025
dc.description.abstract	Мета дипломної роботи полягає в дослідженні можливостей і технологій використання машинного навчання для виявлення шкідливих процесів, а також у створенні програмного забезпечення, яке забезпечує не лише моніторинг системних процесів, але й ідентифікацію потенційних загроз. Основна увага приділяється аналізу ключових характеристик процесів, таких як споживання системних ресурсів, активність у мережі, а також інші поведінкові ознаки. Для цього використовується комбінація статичних і динамічних методів аналізу та алгоритмів машинного навчання, зокрема напівконтрольованого підходу для виявлення аномалій. У рамках роботи досліджуються переваги та обмеження сучасних технологій виявлення загроз із використанням Python та бібліотек машинного навчання. Розроблене програмне забезпечення поєднує функції моніторингу процесів із можливістю завершення, фільтрації, сортування та пошуку, а також інтеграцією автоматизованих моделей для аналізу поведінки та виявлення аномальної активності в реальному часі
dc.identifier.citation	Шовкун П. О. Методи машинного навчання для виявлення шкідливого програмного забезпечення : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 123 – Комп’ютерна інженерія / П. О. Шовкун ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2025 – 58 с.
dc.identifier.uri	https://openarchive.nure.ua/handle/document/29723
dc.language.iso	uk
dc.subject	виявлення шкідливого ПЗ
dc.subject	кібербезпека
dc.subject	deep learning
dc.subject	machine learning
dc.subject	диспетчер задач
dc.title	Методи машинного навчання для виявлення шкідливого програмного забезпечення
dc.type	Other
dspace.entity.type	Publication